Lehre
Wir bieten folgende Lehrveranstaltungen im Bachelor- und Masterbereich an. Bitte beachten Sie, dass nicht jede Vorlesung in jedem Semester stattfindet. Aktuelle Informationen sowie Handouts und Übungsaufgaben finden Sie auf den Modul-Seiten in moodle.
Bachelor
Datenbanksysteme (Wintersemester)
Informatik, Ingenieurinformatik, Biomedizinische Technik (3. Semester)
Ziel der Vorlesung ist die Vermittlung von Grundkenntnissen zur Arbeit mit Datenbanken. Schwerpunkte bilden dabei Datenbankmodelle für Entwurf und Implementierung (ER-Modell, Relationenmodell), Sprachen für Datenbanksyteme (SQL, QBE) und deren theoretische Basis sowie Aspekte der Transaktionsverwaltung, Datenintegrität und Sichten.
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Datenbank-Implementierungstechniken (Sommersemester)
Informatik (Wahlpflichtmodul)
Moderne Datenbankmanagementsysteme sind komplexe Softwaresysteme, die effiziente Algorithmen und Datenstrukturen zum Umgang mit riesigen Datenbeständen, komplexen Anfragen und hoher Last beinhalten. Daher erfordert die Entwicklung anspruchsvoller DB-Anwendungen ein tiefes Verständnis der Abläufe und Zusammenhänge eines DBMS. Ziel der Vorlesung ist daher die Vermittlung von Wissen über Techniken zur Implementierung von DBMS. Dabei werden insbesondere Kernthemen wie Speicher- und Zugriffsstrukturen, Anfrageverarbeitung, Transaktionsverwaltung und Recovery betrachtet. Weiterhin werden Einblicke in die Interna moderner DBMS gegeben.
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Erweiterte Datenbankmodelle und -systeme
Informatik (Sommersemester)
Für Nicht-Standard-Anwendungen aus technischen oder wissenschaftlichen Bereichen sind klassische relationale Datenbanksysteme mit ihren einfachen Strukturen nur bedingt geeignet. Als Alternative wurden in den letzten Jahren verschiedene Datenmodelle und darauf aufbauende Datenbanktechnologien entwickelt, die eine adäquate Repräsentation komplexer Strukturen ermöglichen. Im Rahmen der Vorlesung werden derartige Techniken anhand von SQL:2003 sowie XML behandelt. Im Mittelpunkt stehen dabei jeweils Datenmodelle und Anfragetechniken sowie Aspekte der Implementierung von Verhalten in Form von Methoden. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Modellierung und Repräsentation raumbezogener Objekte und die darauf basierenden Anfrageoperationen zur Unterstützung geographischer Datenbanken.
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Master
Transaktionale Informationssysteme
Informatik (Wintersemester)
Verteilte IT-Systeme wie Datenbankmanagementsysteme, Workflowmanagementsysteme oder B2B-Systeme haben ein gemeinsames Problem: in allen derartigen Systemen gibt es Ressourcen, die hochgradig gemeinsam genutzt werden, und bei deren Nutzung Teilsysteme partiell und unabhängig voneinander ausfallen können. Ignoriert man dieses Problem, entstehen Inkonsistenzen, die zu nicht korrektem Systemverhalten führen.Transaktionale Semantiken stellen in derartigen Umgebungen sicher, dass trotz hochgradiger Parallelität und partieller Ausfälle die Konsistenz der genutzten Ressourcen erhalten bleibt. Ursprünglich aus dem Umfeld der Datenbankmanagementsysteme stammend haben die Meriten transaktionaler Systeme dazu geführt, dass sie heute im sehr viel breiteren Umfeld allgemeiner verteilter Systeme erheblich an Bedeutung gewonnen haben.Transaktionale Systeme sind Gegenstand dieses Kurses. Ausgehend von beispielhaften Anwendungsszenarien werden die rigorosen theoretischen Grundlagen transaktionaler Systeme besprochen und Methoden, Algorithmen und Architekturen vorgestellt, die die Eigenschaften transaktionaler Systeme herstellen.
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Data Science: Methoden und Techniken
Informatik/Wirtschaftsinformatik (Sommersemester)
Data Science ist ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, das sich mit Methoden und Algorithmen zur Extraktion von Mustern und Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten beschäftigt. Hierbei kommen Verfahren aus dem Datenmanagement (Datenbanken, Data Warehousing) und der Datenanalyse (Statistik, Data Mining und Maschinelles Lernen) zur Anwendung. Im Rahmen der Vorlesung werden ausgehend vom typischen Ablauf von Data-Science-Prozessen ausgewählte Methoden und Algorithmen vorgestellt. Im Mittelpunkt stehen dabei insbesondere fortgeschrittene Data-Mining-Verfahren zum Clustering sowie zur Aufdeckung von Assoziationsregeln bzw. von Frequent Pattern, Text-Mining-Verfahren sowie Algorithmen für die Analyse von Graphen und spatio-temporalen Daten.
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Information Systems
RCSE (Winter Term)
Data management plays an important role in modern IT infrastructures. Based on fundamental concepts of databases such as conceptual modeling, relational model and relational algebra as well as the SQL query language, this course teaches advanced concepts of data management. This includes both fundamental system implementation techniques for storage, query and transaction processing as well as principles of data warehousing.
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Distributed Data Management
RCSE, Informatik
Die heute verfügbaren Kommunikationsinfrastrukturen haben Verteilung zu einer inhärenten Eigenschaft moderner Informationssysteme gemacht. Traditionelle zentralisierte Lösungen können den Anforderungen nach Unterstützung dezentraler Organisationsstrukturen, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit nicht mehr gerecht werden. Im Datenbankbereich wurden daher in den letzten Jahren eine Vielzahl von Lösungen für verteiltes Datenmanagement entwickelt. Im Rahmen der Vorlesung werden die Grundlagen dieser Techniken behandelt. Dabei werden neben klassischen verteilten Datenbanksystemen (mit den Aspekten Anfrageverarbeitung und Replikation) auch Spezialfälle wie parallele Datenbanken (Shared Nothing und Shared Disk) sowie aktuelle Entwicklungen im Bereich Web-Scale Data Management betrachtet.
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